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최근 몇 년간 AI 분야에서 가장 극적인 변화는 '오픈소스 AI 모델'의 확산에서 비롯되고 있다.정보통신산업진흥원(NIPA)의 조사에 따르면,전 세계적으로 AI를 도입한 기업 중 40% 이상이 오픈소스 AI 플랫폼과 도구를 활용하고 있으며,생성형 AI 도입 기업 중에서는 약 68%가 오픈소스 기술을 이용하고 있는 것으로 나타났다.

요즘 AI 분야에서는 '오픈소스(Open Source)'라는 단어가 매우 흔하게 쓰인다.대표적인 예로 메타의 라마(LLaMA),구글의 젬마(Gemma),알리바바의 큐원(Qwen),호그와트 레거시 주문 슬롯 변경IBM의 그래니트(Granite),항저우 딥시크 AI의 딥시크(DeepSeek) 등이 있다.특히 라마,딥시크 같은 모델은 공개될 때마다 많은 언론과 사람들이 주목하며 이들을 '오픈소스 AI 모델'이라고 부른다.하지만 이는 엄밀하게 말하면 정확하지 않은 표현이다.

전통적으로 오픈소스란 소스코드를 완전히 공개하고 누구나 자유롭게 사용,수정,배포할 수 있도록 허용하는 것을 의미한다.운영체제로 잘 알려진 리눅스나 유명 프로그래밍 언어 파이썬이 대표적인 예다.이런 프로젝트들은 코드뿐만 아니라 문서,빌드 방법,라이선스까지 모두 투명하게 공개하고 있다.

하지만 라마,딥시크와 같은 소위 오픈소스 AI 모델들은 '가중치(Weights)'를 공개하는 형태를 택하고 있다.이는 모델이 학습을 통해 얻은 값들을 공개한다는 뜻이다.사용자는 이 가중치를 이용해 모델을 실행하거나,추가 학습(fine-tuning)을 진행할 수 있다.그러나 중요한 점은 이 모델들이 학습에 사용한 데이터셋,전체 학습 코드와 학습 과정은 대부분 공개되지 않는다는 사실이다.또한 사용 조건에도 제약이 걸려 있는 경우가 많다.

결국 이들은 업계 용어로 말하면 '오픈웨이트(Open Weights)'이지,엄격한 의미에서 오픈소스가 아니다.이러한 용어의 혼용은 마케팅 전략의 일환이기도 하다.오픈소스라는 단어가 주는 투명성과 접근성의 이미지는 기업들에 매력적인 홍보 수단이 된다.또한 많은 사람들이 소스코드와 모델 가중치의 차이를 명확히 이해하지 못하는 것도 이런 혼동을 가중시키는 요인이다.오픈웨이트가 독점 AI 모델보다는 낫지만,그것이 오픈소스의 완전한 투명성과 자유를 제공하는 것은 아니라는 점을 기억해야 한다.

그렇지만 이미 AI 커뮤니티와 산업계에서 오픈소스 AI라는 용어가 광범위하게 사용되고 있으며,많은 사람들이 이 용어에 익숙해져 있다.따라서 여기에서는 이러한 흐름을 존중하여 오픈소스라는 용어를 사용한다.비록 세부적인 기술적 정의가 완전히 일치하지는 않지만,모델이 공개되어 누구나 일정 범위 내에서 접근하고 활용할 수 있다는 점에서는 어느 정도 의미가 통하는 부분도 있다.사실 용어의 의미는 시대와 맥락에 따라 변화하기 마련이다.오픈소스라는 개념도 소프트웨어 산업에서 시작되어 AI 분야로 확장되면서 그 의미가 다소 변형된 것으로 볼 수 있다.

지식 접근성의 지각변동과 혁신의 민주화

오픈소스 AI의 확산은 무엇보다 '지식 접근성'의 극적인 확대를 예고한다.과거에는 첨단 AI 기술의 혜택을 누리기 위해 값비싼 라이선스 비용을 지불하고 제한된 API(Application Programming Interface·다른 프로그램을 호출하는 합의된 방법)에 의존해야 했다.막대한 비용과 인프라,라이선스 장벽 때문에 자본력이 부족한 중소기업,스타트업,개발도상국,개인 연구자들은 최첨단 AI 기술에 접근조차 할 수 없었다.

하지만 이제 상황이 달라지고 있다.오픈소스 AI를 활용하면 누구나 비교적 저렴한 비용으로 강력한 AI 시스템을 자신의 목적에 맞게 구현할 수 있다.예를 들어 교육 현장에서는 오픈소스 AI를 활용하여 학생 개개인의 수준과 필요에 맞춘 학습 콘텐츠를 생성하는 교육 맞춤형 AI 시스템을 개발할 수 있다.

연구 분야에서도 마찬가지다.방대한 논문과 데이터를 분석하고 새로운 가설을 생성하는,특정 연구 분야에 최적화된 AI 시스템을 구축할 수 있다.자원이 부족한 대학이나 연구소에서도 세계 최고 수준의 오픈소스 AI를 활용하여 연구 경쟁력을 높일 수 있게 되는 것이다.이는 특정 국가나 거대 기업에 집중되었던 지식 생산의 헤게모니를 분산시키는 효과를 가져올 수 있다.

오픈소스 AI의 가장 큰 힘은 '혁신의 민주화'에 있다.다양한 배경의 개발자,연구자,기업,심지어 비영리단체와 시민단체까지 AI 개발에 참여할 수 있다.이는 곧 창의적 활용의 폭발적 확장과 혁신 속도의 가속으로 이어진다.이러한 개방형 생태계에서 특정 국가나 문화,언어에 특화된 AI 모델도 속속 등장하고 있다.

인도 중앙은행은 마드라스 공대가 개발한 오픈소스 AI 기술을 활용해,영어와 힌디어뿐 아니라 소수 언어 사용자를 위한 AI 기반 음성인식 결제 시스템을 도입했다.태국의 타이푼(Typhoon) 커뮤니티는 알리바바의 큐원을 활용해 현지 언어와 문화에 맞는 대형언어모델을 구축하고 있다.이처럼 오픈소스 AI는 기술적 장벽을 허물어 각국의 다양한 사회적·문화적 맥락에 맞는 맞춤형 AI 솔루션의 개발을 촉진할 수 있다.

남은 과제와 전망

물론 오픈소스 AI의 확산이 곧바로 모든 사회적 불평등을 해소하는 만능열쇠는 아니다.여전히 컴퓨팅 자원,학습용 데이터,AI 전문 인력 등 실질적 접근성의 격차가 존재한다.오픈소스 AI가 악용될 위험,개인정보 유출,알고리즘 편향,딥페이크 등 새로운 사회적 문제가 부상하고 있다는 점도 경계해야 한다.따라서 기술적·윤리적 가이드라인,데이터 프라이버시 보호,AI 리터러시 교육,인프라 확충 등 다각도의 노력이 병행되어야 한다.

그럼에도 불구하고 오픈소스 AI의 확산은 지식 접근성의 혁명이자 사회적 불평등 해소의 실질적 가능성이라는 점에서 그 의미가 각별하다.AI 기술의 민주화,글로벌 협업,혁신의 가속,투명성과 책임성 강화,포용적 성장의 토대 마련 등은 모두 오픈소스 AI가 가져올 미래의 청사진이다.

앞으로 5년 안에 오픈소스 AI가 AI 생태계의 표준으로 자리 잡기를 기대해 본다.기술의 과실이 소수 기업에만 집중되는 시대가 점차 저물고,더 많은 사람들이 AI 혁신의 주체가 되어 지식과 기회의 평등이 실현되는 시대가 열리기를 바란다.AI의 미래는 바로 우리 모두의 미래이기 때문이다.과연 오픈소스 AI의 물결이 전 세계 곳곳의 디지털 격차를 허물고,사회적 불평등 해소의 실질적 동력으로 자리매김할 수 있을지 지켜보자.

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